package com.myc.subjects.hashmap;

/**
 * LeetCode题号：146
 *
 * LRU缓存机制
 *
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
 * 实现 LRUCache 类：
 * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 *
 * 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
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 * 示例：
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 *
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 *
 * 提示：
 * 1 <= capacity <= 3000
 * 0 <= key <= 10000
 * 0 <= value <= 105
 * 最多调用 2 * 105 次 get 和 put
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
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 */

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 方法一：继承LinkedHashMap
 * 时间复杂度：每个方法都是O(1)
 * java.util下的LinkedHashMap数据结构完美的完成了LRU缓存机制所需要的要求，我们可以通过继承LinkedHashMap来完成这个设计
 */
public class LRUhuancunjizhi1 extends LinkedHashMap<Integer, Integer> {

    private int capacity;//需要单独定义容量，因为后面的重写方法会使用到

    public LRUhuancunjizhi1(int initialCapacity) {
        //调用LinkedHashMap的三个参数的构造器
        //参数1：容量
        //参数2：装填因子：默认值也是0.75,就是底层链表结构的最大装填比例
        //参数3：是否按照使用排序：false是按照插入的顺序排序，true是按照使用过的顺序排序，这样直接就解决了题目要求的Least Recently Used（LRU）最近最少使用的要求
        super(initialCapacity, 0.75f, true);
        this.capacity = initialCapacity;
    }

    public Integer get(int key){
        if(super.get(key) == null) return -1;//这里题目要求没找到的话返回 -1
        return super.get(key);
    }

    public void put(int key, int value){
        super.put(key, value);
    }
    //这里注意需要重写这个方法
    //这个方法的含义是再插入的时候，是否删除最久没使用的Entry，原方法默认返回的是false，也就是不删除
    //这里我们根据题意，需要在LinkedHashMap.size() > capacity的时候删除最久没使用的Entry
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
        return size() > capacity;
    }

}

//官方题解
//class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer>{
//    private int capacity;
//
//    public LRUCache(int capacity) {
//        super(capacity, 0.75F, true);
//        this.capacity = capacity;
//    }
//
//    public int get(int key) {
//        return super.getOrDefault(key, -1);
//    }
//
//    public void put(int key, int value) {
//        super.put(key, value);
//    }
//
//    @Override
//    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
//        return size() > capacity;
//    }
//}

/**
 * 总结：
 * 1.这用考的是对各种数据结构的了解程度：对于LRU来说，LinkedHashMap是一个完美的解决方案
 * 2.在使用这种方法的时候注意：
 *   ①调用父类构造器的3个参数
 *   ②get方法没找到需要返回 -1
 *   ③记得一定要重写removeEldestEntry方法
 * 3.因为需要重写removeEldestEntry方法的返回值，所以只能通过继承LinkedHashMap的方式，而不能使用组合，这也可能是LinkedHashMap设计上的一个缺陷吧，这样使得拓展不是很方便
 */